Para muchos líderes empresariales, el término "token de IA" se ha asociado con modelos de precios técnicos que pueden parecer difíciles de pronosticar y explicar. Los costos pueden estar vinculados al uso del modelo o al consumo de cómputo, lo que dificulta predecir cómo podrían cambiar los gastos a medida que se expande la adopción de la IA.
Esa incertidumbre puede generar dudas. Las organizaciones pueden tener dificultades para conectar el gasto en IA con los resultados del negocio o sentirse presionadas a tomar decisiones de inversión antes de comprender por completo cuál es el costo predecible de dicha inversión.
El reto no radica en la tecnología en sí. Radica en comprender cómo se cotiza, se consume y se licencia la IA a medida que el uso se extiende a toda la empresa o se agregan nuevas funciones. El diseño de un modelo de tokens de IA puede tener un impacto significativo en la forma en que las organizaciones abordan este reto, haciendo que algunos enfoques sean más adecuados que otros para el crecimiento a largo plazo.
Una de las mayores ideas erróneas sobre los tokens de IA es que todos funcionan de la misma manera.
En realidad, los modelos de tokens pueden variar significativamente en cuanto a cómo se estructuran, miden y aplican. Algunos están diseñados principalmente en torno a métricas técnicas de consumo, mientras que otros tienen como objetivo brindar una mayor flexibilidad en la forma en que las organizaciones asignan las inversiones en IA entre los diferentes casos de uso.
A medida que la adopción de la IA madura, los líderes empresariales evalúan cada vez más el ROI de los tokens en función de varias consideraciones clave:
- ¿Cómo se verá nuestra inversión en IA el próximo año?
- ¿Cómo alineamos el gasto con resultados medibles?
- ¿Cómo mantenemos la flexibilidad a medida que surgen nuevas innovaciones?
Estas preguntas se están volviendo tan importantes como las capacidades de IA subyacentes mismas.
En Genesys, los tokens de AI Experience se diseñaron para ofrecer a las organizaciones una forma más predecible de escalar la IA sin frenar el acceso a la innovación.
Piensa en ellos como boletos de feria. En lugar de comprar un pase individual para cada atracción, compras boletos que pueden utilizarse en todas las experiencias elegibles. A medida que se agregan nuevas atracciones, no necesita adquirir un modelo de precios completamente nuevo para probarlas. Puedes usar los mismos boletos para la experiencia que mejor se adapte a tus necesidades.
Eso es lo que hace diferente al enfoque de Genesys. La innovación en IA avanza rápidamente, y la capacidad adecuada para el negocio hoy puede no ser la adecuada mañana. El modelo flexible de tokens de Genesys permite a las empresas aprovechar la tecnología más reciente a medida que evolucionan sus necesidades. Por ejemplo, a medida que las empresas maduran en su adopción de la IA conversacional, pueden pasar de un bot de NLU a un agente de IA agéntica más avanzado sin necesidad de recurrir a finanzas o adquisiciones. Con los tokens de Genesys AI Experience, esa progresión no requiere un nuevo modelo de licenciamiento cada vez que la tecnología avanza.
Para las empresas, esto genera dos ventajas importantes: previsibilidad de costos y una adopción más rápida. Los líderes pueden planificar en torno a un modelo comercial coherente y, al mismo tiempo, brindar a sus equipos la flexibilidad necesaria para adoptar nuevas capacidades de IA a medida que estén disponibles. En lugar de elegir entre el control financiero y la innovación, las organizaciones pueden tener ambos.
La clave de las estrategias de IA exitosas comienza con los objetivos del negocio, no con las estructuras de precios. Esto es especialmente cierto a medida que las capacidades de IA continúan evolucionando y surgen nuevas aplicaciones. Por ejemplo, una iniciativa inicial de autoservicio puede expandirse hacia iniciativas más amplias orientadas a potenciar a los empleados o escalar la analítica con la gestión de calidad basada en IA y la gestión del recorrido del cliente.
Por eso, la flexibilidad se ha convertido en una consideración importante al evaluar los modelos de tokens de IA. Las organizaciones necesitan la capacidad de invertir en casos de uso iniciales, medir los resultados y adaptarse a medida que las prioridades cambian con el tiempo.
Este es uno de los principios detrás de los tokens de Genesys AI Experience. Al proporcionar un fondo compartido de inversión en todas las capacidades de IA elegibles, las organizaciones pueden aplicar los recursos de IA donde generen mayor valor, manteniendo al mismo tiempo la flexibilidad a medida que cambian las necesidades.
El objetivo no es simplemente adoptar la IA. Es crear un marco de referencia para escalar las inversiones en IA de una manera que respalde la evolución de las prioridades del negocio y el crecimiento a largo plazo.
El éxito a largo plazo de la IA exige más que una tecnología potente
Las organizaciones necesitan una forma práctica de planificar, financiar y escalar iniciativas de IA, manteniendo al mismo tiempo la visibilidad de los costos y los resultados.
Los tokens de IA se están convirtiendo en una parte cada vez más importante de la conversación. El modelo de tokens adecuado puede ayudar a las organizaciones a ir más allá de las métricas técnicas de consumo y centrarse en lo que más importa: generar resultados comerciales, mantener la visibilidad de las inversiones y crear la flexibilidad necesaria para adaptarse con el tiempo.
Las empresas mejor posicionadas para obtener el mayor valor de la IA son aquellas que pueden expandir con confianza las iniciativas exitosas sin perder la agilidad para aprovechar las oportunidades emergentes.
Los tokens de Genesys AI Experience se diseñaron para respaldar ese camino, ayudando a las organizaciones a gestionar el riesgo de inversión en IA, mejorar la confianza en la planificación y redirigir el gasto hacia los resultados de mayor valor a medida que evoluciona su estrategia de IA.
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